Plataforma para Monitoreo Remoto de pacientes crónicos
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ItemDetection of pulmonary pathologies using convolutional neural networks, Data Augmentation, ResNet50 and Vision Transformers(Universitas Ahmad Dahlan (UAD), 2024-6)Pulmonary diseases are a public health problem that requires accurate and fast diagnostic techniques. In this paper, a method based on convolutional neural networks (CNN), Data Augmentation, ResNet50 and Vision Transformers (ViT) is proposed to detect lung pathologies from medical images. A dataset of X-ray images and CT scans of patients with different lung diseases, such as cancer, pneumonia, tuberculosis and fibrosis, is used. The results obtained by the proposed method are compared with those of other existing methods, using performance metrics such as accuracy, sensitivity, specificity and area under the ROC curve. The results show that the proposed method outperforms the other methods in all metrics, achieving an accuracy of 98% and an area under the ROC curve of 99%. It is concluded that the proposed method is an effective and promising tool for the diagnosis of pulmonary pathologies by medical imaging.
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ItemPrivacy coins y gestión de historias clínicas: revisión sistemática de la literatura(EUCASA (Ediciones Universidad Católica de Salta), 2025-9-30)La digitalización de las historias clínicas es clave para optimizar la eficiencia y calidad de la atención médica, aunque la protección de los datos de los pacientes sigue siendo un reto importante. En este sentido, la tecnología blockchain ha surgido como una alternativa prometedora para mejorar la seguridad en el ámbito sanitario. Sin embargo, su naturaleza rastreable puede comprometer la privacidad del paciente, especialmente en la gestión de historias clínicas electrónicas. Para abordar este desafío, las denominadas privacy coins, que emplean técnicas criptográficas avanzadas como firmas en anillo y pruebas de conocimiento cero, podrían garantizar el anonimato y la protección de los datos. Este estudio analiza si estas tecnologías se están utilizando para mejorar la gestión de historias clínicas en entornos basados en blockchain, evaluando su efectividad en la protección de la privacidad, su interoperabilidad y su viabilidad técnica y operativa. Por medio de un mapeo sistemático, se establecieron preguntas de investigación, criterios de búsqueda y selección de artículos. Se obtuvieron 72 estudios, de los cuales 24 fueron incluidos en el análisis. Si bien no se identificaron implementaciones completas en historias clínicas electrónicas, se encontraron modelos que combinan blockchain con estas tecnologías descentralizadas para fortalecer la privacidad de los datos médicos. Las privacy coins permiten anonimización y control granular del acceso, ofreciendo ventajas significativas para la protección de la información. Además, su integración con tecnologías como IoMT, FHIR y contratos inteligentes podría reforzar la seguridad, aunque es fundamental equilibrar protección y usabilidad para su aplicación en el sector salud.
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ItemMonitoreo remoto de pacientes con insuficiencia cardíaca crónica(CONFEDI. Consejo Federal de Decanos de Ingeniería, 2022)Se estima que un 10% de la población mayor a 70 años padece Insuficiencia Cardíaca. Un tercio de la población adulta padece Hipertensión Arterial. En el mundo se han implementado estrategias de Telemonitoreo que mostraron reducir significativamente tanto la mortalidad como la tasa de Reinternaciones y aumentar la adherencia terapéutica de los pacientes. Estas plataformas monitorean a distancia la presencia de síntomas o alteraciones en los signos vitales, lo que permite detectar las descompensaciones en etapas tempranas y facilitar su tratamiento evitando la saturación de los sistemas de salud. El propósito de Virtual Sense es implementar una Plataforma de Telemonitoreo que permita a los pacientes con diferentes patologías crónicas recibir una atención adecuada desde el hogar, permitiendo un monitoreo regular del paciente y realizando prevención en salud. También permite reducir los tiempos de traslado y riesgos de contagios intrahospitalarios. Por otro lado, facilita a las instituciones médicas atender a un número mayor de pacientes, a menor costo y con mayor eficiencia. La Plataforma constituye un aporte para mejorar el acceso al sistema de salud, debido a que permite a la población el acceso a los profesionales más capacitados, independientemente de su geolocalización. En una primera etapa se buscará brindar el servicio a pacientes, ubicados en el Área Metropolitana de Buenos Aires, que sufren insuficiencia cardíaca y han tenido una internación en los últimos 12 meses. Luego se ampliará la solución para atender pacientes en todo el territorio y con otras patologías crónicas como hipertensión arterial, diabetes, parkinson o pacientes oncológicos.
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ItemPlataforma IoT para Monitoreo Remoto de pacientes con Insuficiencia Cardíaca y técnicas de IA para la detección temprana de Fibrilación Auricular(Universidad Abierta Interamericana. Facultad de Tecnología Informática, 2023-12)El Telemonitoreo permite obtener información de rutina sobre el estado del paciente con fines de seguimiento y cuidado remoto. Las plataformas de telemonitoreo implementan mecanismos a través de sistemas de software que leen las alteraciones de los signos vitales, y permiten detectar descompensaciones en etapas incipientes para facilitar su tratamiento. En el presente artículo describimos la primera plataforma de telemonitoreo que combina IoT e IA y que se está desarrollando en el país. Esta plataforma permite que pacientes con diferentes patologías crónicas -actualmente insuficiencia cardíaca- puedan recibir la atención adecuada desde casa. El proyecto comprende dos objetivos técnicos concretos: a) desarrollar una aplicación móvil que controle los dispositivos de medición, incluido un ECG monocanal, b) producir algoritmos de procesamiento de señales biomédicas y, en particular, de detección de fibrilación auricular que se incluyan en la plataforma. En este artículo se informan los resultados preliminares del proyecto, centrándose en describir el diseño y evaluación de algoritmos de detección de Fibrilación Auricular, que han logrado resultados alentadores en términos de Exactitud, Precisión, Especificidad y Sensibilidad.
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ItemPlataforma de telemonitoreo IoT basada en algoritmos de detección de patologías cardíacas(Sociedad Argentina de Informática (SADIO), 2023-10-19)El telemonitoreo permite obtener información de rutina de la condición del paciente con el fin de seguimiento remoto. Las plataformas de monitoreo implementan via sistemas de software mecanismos que monitorean a distancia alteraciones en los signos vitales, lo que permite detectar las descompensaciones en etapas incipientes y facilitar su tratamiento. Desde VirtualSense S.A. y con investigadores CONICET del IAM e ISISTAN se está desarrollando la primer y única plataforma de telemonitoreo integral que combina IoT e IA del país. La plataforma permite que pacientes con diferentes patologías crónicas -actualmente insuficiencia cardíaca- reciban una atención adecuada desde el hogar. El proyecto comprende tres objetivos técnicos: a) desarrollar una aplicación móvil que controla dispositivos de medición, incluido un ECG, b) producir algoritmos de procesamiento de señales biomédicas y en particular detección de fibrilación auricular, y c) generar un sistema de recomendación que automatiza la dosificación de medicamentos basado en reglas aportadas por expertos en cardiología. En este artículo, se reportan resultados preliminares del proyecto, con foco en describir el diseño y la evaluación de los algoritmos de detección de insuficiencias cardíacas, que han alcanzado alentadores resultados en términos de las Exactitud, Precisión, Especificidad y Sensibilidad.